利用BP神经网络反算土基回弹模量研究

根据三层BP神经网络和层状弹性理论体系,结合FWD研究土基回弹模量的反算。通过利用反算的土基回弹模量,比较了理论和实测土基顶面的弯沉值,从而发现所建立的神经模型有很好的识别能力和泛化能力,其模型可作为评价土基回弹模量的有效途径。     

桥梁工程设计数据库管理系统的研究

基于关系数据库理论的观点，结合工程的实际需要，研究开发了“桥梁工程设计数据库管理系统”。本文讨论了系统分析、数据模型选择、系统的总体设计、一般应用模块、高级应用模块以及系统软件实现等有关的技术问题。     

基于径向基函数神经网络的GPS高程转换方法

针对GPS高程与正常高程的转换问题，给出了基于径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络的模型。该模型隐含层选用Gauss函数作为基函数，学习算法采用自组织选取中心法策略。用实际观测数据进行了试验和仿真，结果表明，用RBF神经网络转换GPS高程的精度优于最小二乘法。对RBF神经网络方法和反向传播（Back-Propagation，BP）神经网络方法转换GPS高程的精度进行了比较，虽然两种方法的结果相近，但RBF神经网络方法在学习速度方面远比BP神经网络方法快。由此可见，RBF神经网络方法用于转换GPS高程是可行和有效的。     

沥青洒布车智能递阶控制系统

为了探讨沥青洒布车的新智能控制方式,在传统的沥青洒布车智能控制的基础上,提出利用智能递阶控制的自适应性、自学习、实时性等优点,使沥青洒布车能根据工作环境的变化进行调节,保证其喷洒恒定和实时性,使其具有良好的作业质量。建立了递阶控制四层系统,介绍了该系统的总体结构和沥青洒布车递阶控制系统的软件结构与硬件结构以及算法,并给出了沥青洒布车的四层递阶控制的试验结果,能实时达到工程施工较高的作业要求。     

基于机群智能化施工要求的智能压路机设计

通过分析机群智能化施工对压路机智能化的要求,开发出了可实现无级变频变幅的激振器。在此基础上设计了能自动检测与控制自身技术状态、运行参数、作业质量,并可与机群智能化施工控制中心及其他相关机械进行无线通讯联系的智能压路机。     

平面斜交联络通道水平冻结及实测分析

为解决常州地铁1号线翠竹站-常州火车站区间隧道联络通道因预留钢管片错环造成联络通道平面斜交的问题,采用Z字 型联络通道结构方案及平面斜交联络通道冻结加固方案,对冻结全过程进行温度与变形实测,分析其冻结温度场发展规律以及因 冻胀引起的地表位移变化规律。 得出以下结论: 1)因加强冻结孔的加强作用,其变化规律与常规直交联络通道有所区别; 2)下行 线左侧外侧测温孔外部测点降温速率比内部测点快,而内侧测温孔内部测点降温速率比外部测点快,下行线右侧恰好相反; 3)下 行线左、右侧测温孔开挖时温度回升的测点分别为外部测点与内部测点; 4)联络通道地表隆起最大值分布线亦倾斜,其最大倾角 约为36.2°,与联络通道倾角相近。     

基于神经网络与遗传算法的潜艇舱壁结构优化

建立了某潜艇端部耐压平面舱壁结构优化设计的数学模型,以舱壁上加强桁(筋)结构的剖面尺寸为设计变量,结构强度、稳定性、工艺性要求为约束条件,以加强桁(筋)结构总体积为目标函数,用人工神经网络方法代替结构的有限元分析,结合遗传算法完成了舱壁的结构优化设计。在为网络生成学习样本时,自行设计了正交表,解决了因为设计变量多,无法选取合适正交表而随机取样的问题。数值仿真结果表明,优化设计方案质量较原始初步设计方案减少了18.3%。     

基于AI原理的牵引供电远动系统线路带电推导算法

结合ＡＩ原理，采用启发式深度优先算法实现了牵引供电远动系统线路带电推导，对该算法进行了理论分析，并给出了实现该算法的控制策略及软件框架。     

列车运行自动控制(ATO)算法的研究

通过分析列车自动控制算法所面临的问题，提出了具有自适应、智能化的列车自动驾驶算法及推理机结构。     

高速铁路路桥过渡段地基沉降测试与预测方法研究

以津秦客运专线路桥过渡段路基沉降测试为例,利用BP神经网络方法和灰色系统法研究了路桥过渡段沉降预测问题。计算实例表明,神经网络法和灰色系统法短期沉降预测结果比较准确,简便易行,因而具有广泛的工程实用价值和应用前景。